那么同样的两个人、或者多个人，我们怎么区分他们哪个专业呢？什么是专业呢？ 记得以前看《亮剑》，国共合作的时候，李云龙和楚云飞成了战友，一起打日本鬼子。...你看，虽然我们不懂打仗，但是我们也能看出来楚云飞是比较专业的。从这个角度看，专业体现在有条理、系统、精确。 以前和同事讨论过一个很有意思的事情，上班忘记带工牌。...比如一个人，他每天上班需要5件东西，那么出门前，他把自己身上的东西过一遍，看看够不够5件，如果不够，然后再去想忘记了什么。...如果我们在大学的时候，是计算机相关的专业，会有一门课《软件工程》。...这门《软件工程》就是如何让我们更专业的一本书。 看到这里，相信你也理解专业是什么了。我不想给专业下什么定义，只说最通俗的理解。我对专业的理解是刻意、故意。
，商业产品中有IBM的WebSphere Portal，Oracle的Bea Weblogic Portal，开源应用中最为流行的是JBoss Portal。...现在让我们来认识几个概念： Portal：这里我们说的是具体的Portal服务器，上面存放着门户的内容，支持个性话的布局、单点登录等特性。...Portlet：一个Portlet是一个基于Java技术的Web组件，由Portlet容器负责管理，能够处理请求和产生动态的内容输出。...这些内容之间的关系是：一个Portal上可以运行很多个Portlet容器，每一个Portlet容器中可以包含很多个Portlet页面，每一个Portlet页面中可以显示无数个Portlet的动态内容。...与以前的普通Web应用相比，Portal给我们带来了什么？
数据分析在企业日常经营分析中主要有三大作用： 现状分析（分析当下的数据） 简单来说就是告诉你当前的状况，具体体现在: 第一，告诉你企业现阶段的整体运营情况，通过各个指标的完成情况来衡量企业的运营状态...例如2020年2月运营收入下降50%，是什么原因导致的呢，是各项业务收入都出现下降，还是个别业务收入下降引起的，是各个地区业务收入都出现下降，还是个别地区业务收入下降引起的。...预测分析（结合数据预测未来） 简单来说就是告诉你将来会发生什么。...这正是传统数据分析领域面临的另一个挑战，如何去分析、计算海量数据。 大数据的特点（5V特征） Volume：数据量大，包括采集、存储和计算的量都非常大； Variety：种类和来源多样化。...分布式技术 什么是分布式 分布式系统是指：一个硬件或软件，其组件会分布在不同的计算机上，彼此之间仅仅通过网络消息传递进行通信和协调的系统。
阅读本文之前，建议先阅读上一篇：什么是神经网络？ 本文由gpt4辅助撰写（gptschools.cn） 什么是大模型？...这些技术和策略共同支持了大模型的开发和应用，使其在各种复杂任务中取得了出色的性能。然而，大模型也带来了训练成本、计算资源和数据隐私等方面的挑战。 什么是大模型的参数？...这也是为什么大模型通常需要特殊的硬件资源（如GPU或TPU）和优化策略（如分布式训练和混合精度训练）来进行有效训练的原因。...上述并行训练方法通常使用了以下通信原语： 数据并行-通信原语 AllReduce：AllReduce 是一种将所有参与者的数据汇总起来并将结果广播回所有参与者的通信原语。...AllGather：AllGather 是将每个设备的数据收集在一起，并将结果发送到所有设备。这在某些数据并行任务中可能会用到，例如将不同设备产生的激活值或梯度拼接起来。
什么是大语言模型？ 关于大语言模型是什么、为什么它们被使用、不同类型以及未来可能涉及的 LLM（大语言模型）应用的基础知识。 翻译自 What Is a Large Language Model?...在本文中，我们将提供大语言模型的定义，并讨论 LLM 的含义。使用这个资源来探讨大语言模型是什么，LLM 在人工智能背景下是什么，为什么它们被使用，不同类型的大语言模型以及未来可能的发展。...随着这一话题变得越来越受欢迎，越来越多的人熟悉 LLM 代表大语言模型。 什么是 LLM？...大语言模型与其他机器学习模型的对比 要确定何时可以使用大语言模型而不是使用使用较小数据集的其他机器学习模型，重要的是要确定 LLM 与使用较小数据集的模型相比的优势和局限性。...在未标记数据上训练的模型可能具有一定程度的偏见。 LLM 有时可能会产生幻觉，即不准确的响应。 结论 那么，什么是大语言模型？实际上，大语言模型可以是许多不同的东西，因为大语言模型的潜力是巨大的。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。...目前，大数据算是非常火的专业，下面我将和大家谈谈大数据专业学什么？ 大数据专业分为两种，其一是大数据开发，其二是数据分析与挖掘。...1、大数据开发：Ja-va、大数据基础、Hadoop体系、Scala、kafka、Spark等内容； 2、数据分析与挖掘：Python、关系型数据库MySQL、文档数据库MongoDB、内存数据库Redis...、数据处理、数据分析等。
具象与抽象并存，至繁与至简共生，是一句简要的概括。那么这一篇，我们更加聚焦一些，回答下面两个具体的问题。 三大数学专业：纯数学，应用数学，与统计学，应该如何区分？...统计学（Statistics）是通过搜索、整理、分析、描述数据等手段，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来的一门综合性科学。...如果单看这一句话，单看这对于统计学的定义，似乎统计学和数学根本就没有什么关系，而更像是数据科学。这也是为什么，经常会有“数学不是统计，统计不是数学”的说法，我在上一节也已经说过。...乃至研究生的数学基础的，但也已经有一些方向，发表相关的论文已经不需要太多的theories，更多的是希望针对数据去做一些预测和判断，而这些刻画的方法，多半也是需要数学知识的。...另外需要强调的是，对于统计学来说，虽然描述，应用成为了统计学的一大使命，但对于统计学专业来说，基本的数学思维的训练依然必不可少。
数据是什么？这几乎成为一个我们熟视无睹的问题。 有不少朋友脑子里可能会直接冒出一个词“数字”——“数字就是数据”，我相信会有一些朋友会斩钉截铁地这么告诉我。...先看下面这组例子： “000000” 这里有6个0，请问它是数据吗？ 我们再看这样的例子： “11111aa” 这里有5个1和2个a，那么它是数据吗？ 也许你可能会摇摇头，“这到底是啥意思？”...我们回过头再想想刚才的问题可能会得到比较令自己和他人信服的回答“承载了信息的东西”才是数据，换句话说，不管是石头上刻的画，或者小孩子在沙滩上歪歪扭扭写出的字迹，或者是嬉皮士们在墙上的涂鸦，只要它表达一些确实的含义...，那么这种符号就可以被认为是数据。...不难看出，一些符号如果想要被认定为数据，那就必须承载一定的信息。而信息很可能是因场景而定，因解读者的认知而定，所以一些符号是不是可以被当做数据，有相当的因素是取决于解读者的主观视角的。
做了这么多年的程序员，是不是一直靠着自己的聪明伶俐在编码，数据结构和算法是前辈们的心血和经验总结，不可错过。...数据结构是利用其存储结构和逻辑结构来有效地组织数据，比如线性的表、栈、队列，非线性的树、图等，而算法是描述运算的过程，良好的算法是建立在有效的数据结构之上的。...T(n)=2n3+3n2+2n+1的最大量级是n3，因此可简化为T(n)=O(n3)，这就大O表示法。...+n+1+n+1=2n+3，根据n的量级简化为大O表示即O(n)。...O(n2) O(n2)表示算法的复杂度与数据集大小的平方成正比，一般的循环嵌套就是这种，随着嵌套的层级增加可能是O(n3)、O(n4)等。
马克-to-win：DBMS （database management system---数据库管理系统）像mysql，oracle，sql server之类，首先没什么神秘的，都只是某个公司编的一个软件而已...，比如mysql是MySQL AB公司编的，而sql server是微软编的。...在你启动软件之后，你可以在这个软件中以行列二维数据表的形式存入你的数据，之后还可以用sql语言去和你的表打交道。这一切都要归功于 人家编的软件DBMS，比如mysql等。
认字时，一定是小朋友的大脑在接受许多遍相似图像的刺激后，为每个汉字总结出了某种规律性的东西，下次大脑再看到符合这种规律的图案，就知道是什么字了。 其实，要教计算机认字，差不多也是同样的道理。...计算机也要先把每一个字的图案反复看很多很多遍，然后，在计算机的大脑（处理器加上存储器）里，总结出一个规律来，以后计算机再看到类似的图案，只要符合之前总结的规律，计算机就能知道这图案到底是什么字。...用专业的术语来说，计算机用来学习的、反复看的图片叫“训练数据集”；“训练数据集”中，一类数据区别于另一类数据的不同方面的属性或特质，叫做“特征”；计算机在“大脑”中总结规律的过程，叫“建模”；计算机在“...到底计算机是怎么学习的？计算机总结出的规律又是什么样的呢？这取决于我们使用什么样的机器学习算法。 有一种算法非常简单，模仿的是小朋友学识字的思路。...我们通常会告诉小朋友，围成个方框儿的是“口”，排成横排的是“
专业人士要学习深度学习，还是要从专业教程看起。 从根本上说，深度学习和所有机器学习方法一样，是一种用数学模型对真实世界中的特定问题进行建模，以解决该领域内相似问题的过程。...用专业的术语来说，计算机用来学习的、反复看的图片叫“训练数据集”；“训练数据集”中，一类数据区别于另一类数据的不同方面的属性或特质，叫做“特征”；计算机在“大脑”中总结规律的过程，叫“建模”；计算机在“...也就是说，训练数据集中，这三个字的大量不同写法，在计算机看来就变成了空间中的一大堆点。只要我们对每个字的特征提取得足够好，空间中的一大堆点就会大致分布在三个不同的范围里。...简单地说，深度学习就是把计算机要学习的东西看成一大堆数据，把这些数据丢进一个复杂的、包含多个层级的数据处理网络（深度神经网络），然后检查经过这个网络处理得到的结果数据是不是符合要求——如果符合，就保留这个网络作为目标模型...如果这个答案是肯定的，那只要有足够的数据，计算机就能学会宇宙中所有可能的知识——接下来会发生什么？大家是不是对计算机的智慧超越人类有了些许的忧虑？
它也是大学数学专业的一门基础课程。. 数学分析研究的内容包括 实数 、 复数 、实函数及复变函数。....因为数据结构如果你考研的话，选择的是计算机方向的，那么数据结构是必考的。如果你是打算找工作的话，学习数据结构主要是学一些算法，学习这些常用的数据结构去解决一些算法的问题。所以我强烈推荐学好数据结构。 ...一定要有一个长远的目标，即我要达到什么样的目标，我要在什么时候拿到什么奖，然后就是去不断的执行和调整就很好了。 ...别人比你付出了很多的时间和精力，凭什么比你要差呢？...算法的学习是一个持续的过程，需要每日坚持刷题来增强手感。刚入门你会发现你有很多的程序都时写不出来的，刚开始的时候，我连最基本的判断一个数是不是素数我都不会写，一个return 1；到底时什么都不知道。
专业人士要学习深度学习，还是要从专业教程看起。 从根本上说，深度学习和所有机器学习方法一样，是一种用数学模型对真实世界中的特定问题进行建模，以解决该领域内相似问题的过程。...用专业的术语来说，计算机用来学习的、反复看的图片叫“训练数据集”；“训练数据集”中，一类数据区别于另一类数据的不同方面的属性或特质，叫做“特征”；计算机在“大脑”中总结规律的过程，叫“建模”；计算机在“...也就是说，训练数据集中，这三个字的大量不同写法，在计算机看来就变成了空间中的一大堆点。只要我们对每个字的特征提取得足够好，空间中的一大堆点就会大致分布在三个不同的范围里。...简单地说，深度学习就是把计算机要学习的东西看成一大堆数据，把这些数据丢进一个复杂的、包含多个层级的数据处理网络（深度神经网络），然后检查经过这个网络处理得到的结果数据是不是符合要求——如果符合，就保留这个网络作为目标模型...来源：36大数据
一、什么是大数据 进入本世纪以来，尤其是2010年之后，随着互联网特别是移动互联网的发展，数据的增长呈爆炸趋势，已经很难估计全世界的电子设备中存储的数据到底有多少，描述数据系统的数据量的计量单位从MB（...二、hadoop概述 Hadoop是一个开发和运行处理大规模数据的软件平台，是Apache的一个用Java语言实现开源软件框架，实现在大量计算机组成的集群中对海量数据进行分布式计算。...商业版主要是提供了专业的技术支持，这对一些大型企业尤其重要。DK.Hadoop是大快深度整合，重新编译后的HADOOP发行版，可单独发布。...独立部署FreeRCH（大快大数据一体化开发框架）时，必需的组件。...大快大数据平台（DKH）,是大快公司为了打通大数据生态系统与传统非大数据公司之间的通道而设计的一站式搜索引擎级，大数据通用计算平台。
近年来，数据分析，数据挖掘和数据科学等领域不可谓不火热。而且人工智能、算法、数据科学领域的薪酬普遍高于传统互联网行业。...数据准备 数据准备过程可以针对数据仓库，也可以是普通数据文件。数据准备分为三个子步骤： ? 数据选取。 目的是确认挖掘任务的操作对象。 数据预处理。...一般包括消除噪声，推导计算缺省数据，消除重复记录、完成数据类型转换等。 数据变换。目的是将数据转换为适合数据挖掘需要的形式。 数据挖掘 数据挖掘首先要确定挖掘的任务或目的。...数据挖掘任务大致可以分为两大类： ? 分类预测任务 分类预测任务是从已经分类的数据中学习模型，并使用学习出来的模型去解决新的未分类的数据。例如：给出一个顾客的消费情况，判断其是重要客户的可能性。...描述型任务 根据数据内部具有的固有联系，生成对数据集中的数据关系或整个数据集的概要描述。 典型的描述型任务包括： 摘要：用于对数据集进行总结。 聚类：把没有预定类别的数据划分为几个合理的类别。
以上技术发展路径奠定了数据湖发展的基础，下面我们看看把数据湖打开看看。 一、什么数据湖（Data Lake） 第一次看到数据湖这个词，大部分人都很自然的想到有大量的数据的。...二、为什么需要数据湖 前文提到过，大数据时代已经加速到来了。数据湖这一概念也是随着大数据诞生的，甚至被称为“云上大数据的最佳拍档”。数据湖在处理高速生成的大量数据时，提供了更灵活的解决方案。...Iceberg 虽然Iceberg一直被称为数据湖三大解决方案之一，但是准确的来说，Iceberg并不是一个数据湖的解决方案，而是数据湖概念中的一个环节，之前我们说过，数据湖是和计算解耦的。...Iceberg有两大目标： 成为静态数据交换的开放规范 高扩展性和可靠性（这一点是几乎所有的分布式系统，可以忽略） 修复持续的可用性问题 其主要设计思想是跟踪表中所有文件的所有变化。...数据湖有什么特别 数据湖的形态发展至今，保留了大数据生态的灵活性和生态的优势外，也在往数仓的性能和企业能力上发展。
有一部分是个人的见解和看法，未必正确 什么是数据科学 在搞懂什么是大数据前，先来了解下什么是数据科学。 因为在个人眼里所谓的大数据其实是数据科学的一个高阶状态。...数据科学是一个概念，没有一个固定的体系。...数据建模分析 1)原始的一大批数据未必全是自己所需要的，因此需要进行“前处理”，也就是把这些数据提取，过滤，整理，等等过程，把自己需要的数据取出来 2)翻译，打个比方，假设我们不懂英语只懂汉语，那么我们拿到一串英语的时候需要把它翻译成汉语才能理解...，这是现实生活方面的翻译，数据科学中的翻译其实也是这个概念，我们拿到的数据也许是我们不懂的格式和规律，这样我们就需要做一件事：看看数据“长什么样”它“表达了什么”。...3)数据进行了前处理的过滤，翻译的解析之后依旧是一堆数据，我们需要对他们做最后也是最重要的一件事，分析，按照自己的需求对数据进行分析或者分类或者预测，从这些大量复杂的数据中提取出有价值的信息。
本文是作者在赤兔APP“数据挖掘”小组内在线分享的记录的第【1】部分。...分享主题：Data Science学习分享会 分享时间：2016年4月18日晚8：00-10：00 分享地点：赤兔“数据挖掘”小组，线上 分享嘉宾：黄逸洲，来自美国华盛顿大学信息管理专业的研究生，专攻数据科学...首先我想问大家一个问题，你们眼中的数据科学是什么？在此，我给了一个我老师上课时给出的定义： ?...数据科学实际上是基于大数据来回答问题和为决策提供支持的一系列方法：首先是发现问题，然后是获取数据，设计分析方法，实现分析，以及交流结。 下图中，陈丹奕老师给出了详细的流程图： ?...个性化的推荐想必大家每天都会看到，不管是电影推荐还是商品推荐，其背后的理论基础都是大数据分析和机器学习。 我们生活中的这些便利，都是数据科学的贡献。
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